from BaseML import Regression as reg # 从库文件中导入回归任务模块

# 模型训练
model = reg('LinearRegression') # 1.实例化线性回归模型
model.set_para(fit_intercept=True) # 设定模型参数，非必要，有默认值
model.load_tab_data( './data_train.csv') # 2.载入训练数据
model.train() # 3.训练模型
model.valid('./data_val.csv',metrics='r2') # 4.载入验证数据并验证
model.save('./mymodel.pkl') # 5.保存模型

# 模型推理
model = reg('LinearRegression') # 1.实例化线性回归模型
model.load('./mymodel.pkl') # 2.加载模型
data = [[-1,52,38]] # 3.指定一组新数据，根据训练模型时使用的数据来定
result= model.inference(data=data) # 4.模型推理
print(result) # 输出结果